桑基图是展现数据流动的很好工具,是一种特定类型的流量图。在这个图中,指示箭头的宽度与流量大小成比例。
本系列博客为基于《数据可视化第二版》一书的教学资源博客。本文主要是第6章,比较与排序可视化的案例相关。
本系列博客为基于《数据可视化第二版》一书的教学资源博客。本文主要是第12章,网络案例相关。
我回答目前常用的库包不能直接绘制这样的桑基图,我错了,应该回答是目前常用的库包不能绘制这样漂亮些的桑基图。
在上一篇文章中我们详细学习了geoplot中较为基础的三种绘图API:pointplot()、polyplot()以及webmap(),而本文将会承接上文的内容,对geoplot中较为实用的几种高级绘图API进行介绍。
由于工作的需要,经常需要进行可视化展示,除了一些常用的BI工具,我也会使用python对数据进行可视化。
Python-plotapi库可以制作出漂亮的交互式和弦图,和Plotly、Bokeh等Python库绘制和弦图不同的是,其是对D3绘制和弦图方法进行Python封装,进而实现更加高度自定义设置。可绘制的和弦图种类如下(部分):
今天小编在查阅资料时发现了一个宝藏可视化网站-plotapi,具体包括和弦图(Chord Diagrams)、桑基图(Sankey) 等多个可交互可视化图表,详细内容如下:
很多时候,我们需要一种必须可视化数据如何在实体之间流动的情况。例如,以居民如何从一个国家迁移到另一个国家为例。这里演示了有多少居民从英格兰迁移到北爱尔兰、苏格兰和威尔士。
这是一幅别人文章里的图,大致的意思就是左边和右边之间的联系,最大的作用就是看着舒服,至于看的清不清楚我是真不知道。
今天给大家介绍一个专门用于材料信息学可视化的Python工具包-pymatviz,它的主要目标是帮助科学家和研究人员可视化材料的结构、性质和相关信息。详细介绍如下:
桑基图(Sankey Diagram)是一种流程图,用于显示一组元素之间的关系和流动。它主要用于展示资源、能量、信息等在各个环节之间的流向,以及流向的数量关系。在数据可视化领域,桑基图常常被用来展示复杂系统中各个组成部分之间的相互影响和交互。
不过有些小伙伴也会遇到不少问题,比如选择何种图表,以及如何制作,代码如何编写,这些都是问题!
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pyecharts︱交互式pyecharts的相关使用教程 简单的用pyecharts实现超多节点、较长路径的桑基图,一个样图:
首先我们需要构造一个示例数据集用于接下来的演示,这里我使用的是我的微信好友数据里面的省份、城市、性别变量。这个数据可以用下面的 Python 脚本获取:
桑基图(Sankey diagram),即桑基能量分流图,也叫桑基能量平衡图。它是一种特定类型的流程图,图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小,通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。因1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey绘制的"蒸汽机的能源效率图"而闻名,此后便以其名字命名为"桑基图"。
【导语】:今天我们教你用Python画出世界石油分布桑基图,Python技术部分可以直接看第四部分。
本文将描述如何在R中创建自定义Sankey图。我将首先解释Sankey图的基础,然后提供自动创建和手动控制的布局的示例。
本文详解地介绍了如何制作桑基图,使用的可视化库是强大的Pyecharts(版本1.7.1,版本一致很重要)。文章将从如下几个方面进行介绍:
桑基图作为相对复杂的图表种类,平时很少用到,不仅仅是因为它的引用场景相对狭窄,另一方面则是制作难度相对较大,门槛较高。 不过针对第一个问题,如果你能很好地理解自己所涉及到的业务数据结构及想要表达和呈现的维度信息,那么关键时刻使用桑基图确实会让你的报告锦上添花。 桑基图用于表达流量分布于结构对比,最初的发明者使用它来呈现能量的流动与分布。 百度百科给了桑基图相对完善的解释: 桑基图(Sankey diagram),即桑基能量分流图,也叫桑基能量平衡图。它是一种特定类型的流程图,图中延伸的分支的宽度对应数据流量
我一直在寻找一种直观的方法来绘制流程中状态之间的流程或连接。R软件恰好满足了我的需求。
我是一名 Golang 开发爱好者 今天开源了一个数据可视化库 想填补一下 Golang 在这方面的空缺 项目地址是:https://github.com/chenjiandongx/go-echarts
作者身处甲方公司,有幸近两次参与到攻防演练行动当中,在这两次行动中也帮助公司逐步建立起来了一套SOC平台,完成对接了NGFW、IDS、APT、WAF、终端安全等安全设备并投入运营,运营过程中发现一个痛点没有得到很好的解决。在演练期间,公司领导每天会抽出5分钟时间听防守小组汇报,SOC平台所能展示的内容过于复杂与专业,不能很好地表达与反应当日的安全攻击态势,于是诞生出这个造轮子的想法。
桑基图主要由边、流量和支点组成,其中边代表了流动的数据,流量代表了流动数据的具体数值,节点代表了不同分类。边的宽度与流量成比例地显示,边越宽,数值越大。
pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒,pyecharts 是为了与 Python 进行对接,方便在 Python 中直接使用数据生成图。使用pyecharts可以生成独立的网页,也可以在flask、django中集成使用。
使用 pyecharts 渲染成图片一直是开发者比较关心的功能,pyecharts提供了 selenium、phantomjs 和 pyppeteer 三种方式。
“ echarts4r 包是R 语言访问/调用百度ECharts的接口,语法结构简单,可读性强,是很好的交互式绘图包。”
桑基图(Sankey图),是流图的一种,常用来展示事物的数量、发展方向、数据量大小等,在可视化分析中经常使用。
桑基图(Sankey diagram),即桑基能量分流图,也叫桑基能量平衡图。它是一种特定类型的流程图,图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小,通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。因1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey绘制的“蒸汽机的能源效率图”而闻名,此后便以其名字命名为“桑基图”。
pyecharts提供了一系列图表功能,如Calendar:日历图,Funnel:漏斗图,Gauge:仪表盘,Graph:关系图,Liquid:水球图,Parallel:平行坐标系,Pie:饼图,Polar:极坐标系,Radar:雷达图,Sankey:桑基图,Sunburst:旭日图,ThemeRiver:主题河流图,WordCloud:词云图。
本文介绍的是利用Plotly绘制一种相对少见的可视化图形:桑基图,这个图形可以说是展现数据流动的利器。
R语言里面主要用networkD3包的sankeynetwork()函数. 主要参数为:
文献里的桑基图:展示了克罗恩病患者的菌群变化 图片来源:https://www.biorxiv.org/content/10.1101/772483v1.full
新年快乐,时间过得真的是很快,已经到了新的一年了,今天小编给大家来介绍一款十分好用的可视化模块,D3Blocks,不仅可以用来绘制可动态交互的图表,并且导出的图表可以是HTML格式,方便在浏览器上面呈现。
目前新冠病毒的鉴定可以采用抗体抗原反应的快速鉴定,荧光定量 PCR 以及宏基因组测序等方法。这里我们主要介绍宏基因组测序的方法如何来鉴定新冠病毒。该方法无需扩增,通过测序的方法直接测序新冠病毒序列,可以得到全基因组序列,准确性更高。但该方法受限于成本,目前主要用于科学研究中。
我们之前讲了路径分析中的三种方法,今天我们来基于SQL和Python,实际操作一下,绘制图片,直观的找到用户的路径。
Reddit 是美国的一个综合性论坛网站,网友戏称“美国贴吧”。我最近发现,这真是个宝藏网站。
目前公众号平台改变了推送机制,点“赞”、点“在看”、添加过“星标”的同学,都会优先接收到我的文章推送,所以大家读完文章后,记得点一下“在看”和“赞”。
Matplotlib 的默认刻度定位器和格式化程序,在许多常见情况下通常都足够了,但对于每个绘图都不是最佳选择。本节将提供几个刻度位置和格式的示例,它们调整你感兴趣的特定绘图类型。
在用matplotlib绘制柱状图的时候,往往需要将数据显示在柱状图上,今天我们就简单介绍一下。
参考: https://datawhalechina.github.io/fantastic-matplotlib/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E5%9B%9E%EF%BC%9AMatplotlib%E5%88%9D%E7%9B%B8%E8%AF%86/index.html
此图例指南是legend()中可用文档的扩展 - 请在继续阅读本指南之前确保你熟悉该文档(见篇尾)的内容。
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/37742423
那个2021的CELL文章的作者为了评估EcoTyper定义的71种细胞状态的保真度,他们探究了4种人类癌症的200,000个单细胞转录组中每种状态的存在情况。在scRNA-seq数据中,94%的细胞状态(71个中的67个)可显著恢复,而且无论平台、细胞类型或数据集如何,恢复率都很高,突显了结果的可靠性。并且绘制了15,008例肿瘤中69种细胞状态的预后图。在发现队列调查的16种上皮癌类型中,大多数细胞状态(69种中的39种)与总生存率显著相关。
上篇文章,我们了解到 Matplotlib 是一个风格类似 Matlab 的基于 Python 的绘图库。它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图。而且我们也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中。本文主要走进 Matplotlib 的世界,初步学会绘制图形。
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